Corso di formazione Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Reinforcement Learning da Human Feedback (RLHF) è un metodo di avanguardia utilizzato per il fine-tuning di modelli come ChatGPT e altri sistemi AI di alta qualità.
Questo corso guidato dall'insegnante (online o in sede) si rivolge a ingegneri del machine learning avanzati e ricercatori AI che desiderano applicare RLHF per il fine-tuning di grandi modelli AI per una prestazione superiore, sicurezza e allineamento.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi teoriche del RLHF e perché è essenziale nello sviluppo moderno dell'AI.
- Mettere in pratica modelli di reward basati sul feedback umano per guidare i processi di reinforcement learning.
- Fine-tunare grandi modelli linguistici utilizzando tecniche RLHF per allineare gli output con le preferenze umane.
- Applicare le migliori pratiche per la scalabilità dei workflow RLHF per sistemi AI a livello di produzione.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'incontro.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Struttura del corso
Introduzione a Reinforcement Learning dal Feedback Umano (RLHF)
- Cosa è RLHF e perché è importante
- Confronto con i metodi di tuning supervisionato
- Applicazioni di RLHF nei sistemi AI moderni
Modellazione dei Reward con Feedback Umano
- Raccolta e strutturazione del feedback umano
- Crea e addestra modelli di reward
- Valutazione dell'efficacia dei modelli di reward
Addestramento con Proximal Policy Optimization (PPO)
- Panoramica degli algoritmi PPO per RLHF
- Implementazione di PPO con modelli di reward
- Tuning iterativo e sicuro dei modelli
Applicazioni Pratiche dei Modelli Linguistici
- Preparazione dei dataset per i workflow RLHF
- Tuning pratica di un piccolo LLM usando RLHF
- Sfide e strategie di mitigazione
Scalabilità di RLHF ai Sistemi di Produzione
- Considerazioni su infrastruttura e calcolo
- Garanzia qualità e cicli di feedback continuo
- Migliori pratiche per il deploy e la manutenzione
Considerazioni Etiche e Mitigazione del Bias
- Gestione dei rischi etici nel feedback umano
- Strategie di rilevamento e correzione del bias
- Garanzia dell'allineamento e output sicuri
Casi di Studio ed Esempi dal Mondo Reale
- Caso di studio: Tuning ChatGPT con RLHF
- Altre implementazioni riuscite di RLHF
- Insegnamenti e insight dell'industria
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Una comprensione dei fondamenti dell'apprendimento supervisionato e rinforzato
- esperienza nel fine-tuning di modelli e architetture di reti neurali
- Familiarità con Python programmazione e framework di deep learning (ad esempio, TensorFlow, PyTorch)
Pubblico
- Ingegneri Machine Learning
- Ricercatori AI
14 ore
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
Corso di formazione Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Booking
Corso di formazione Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Enquiry
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - Richiesta di consulenza
Richiesta di consulenza
Corsi in Arrivo
Corsi relativi
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche di transfer learning all'avanguardia e applicarle a problemi complessi del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere concetti e metodologie avanzate nell'apprendimento di trasferimento.
- Implementare tecniche di adattamento specifiche del dominio per modelli pre-addestrati.
- Applica l'apprendimento continuo per gestire attività e set di dati in evoluzione.
- Padroneggia la messa a punto multi-task per migliorare le prestazioni del modello in tutte le attività.
Ulteriori Informazioni...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano implementare modelli ottimizzati in modo affidabile ed efficiente.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide legate all'implementazione di modelli ottimizzati nell'ambiente di produzione.
- Containerizza e distribuisci i modelli utilizzando strumenti come Docker e Kubernetes.
- Implementare il monitoraggio e la registrazione per i modelli distribuiti.
- Ottimizza i modelli per la latenza e la scalabilità in scenari reali.
Ulteriori Informazioni...
Deep Reinforcement Learning with Python
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning durante la creazione di un agente di Deep Learning.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning.
- Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale.
- Crea un agente di deep learning.
Ulteriori Informazioni...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella personalizzazione di modelli di intelligenza artificiale per attività finanziarie critiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti dell'ottimizzazione per le applicazioni finanziarie.
- Sfrutta i modelli pre-addestrati per attività specifiche del dominio nel settore finanziario.
- Applica tecniche per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la generazione di consulenza finanziaria.
- Garantisci la conformità alle normative finanziarie come GDPR e SOX.
- Implementa la sicurezza dei dati e le pratiche etiche di intelligenza artificiale nelle applicazioni finanziarie.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per attività e set di dati specifici.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
- Preparare i set di dati per l'ottimizzazione dei modelli pre-addestrati.
- Ottimizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le attività di NLP.
- Ottimizza le prestazioni del modello e affronta le sfide più comuni.
Ulteriori Informazioni...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare strategie di messa a punto per modelli di grandi dimensioni senza la necessità di ampie risorse computazionali.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi dell'adattamento di basso rango (LoRA).
- Implementa LoRA per una messa a punto efficiente di modelli di grandi dimensioni.
- Ottimizza l'ottimizzazione per ambienti con risorse limitate.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati per LoRA per applicazioni pratiche.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare la messa a punto di modelli multimodali per soluzioni di intelligenza artificiale innovative.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi l'architettura dei modelli multimodali come CLIP e Flamingo.
- Prepara e pre-elabora in modo efficace i set di dati multimodali.
- Ottimizza i modelli multimodali per attività specifiche.
- Ottimizza i modelli per le applicazioni e le prestazioni del mondo reale.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare i loro progetti di PNL attraverso l'efficace messa a punto di modelli linguistici pre-addestrati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti della messa a punto per le attività di NLP.
- Ottimizza i modelli pre-addestrati come GPT, BERT e T5 per applicazioni NLP specifiche.
- Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati in scenari reali.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo e guidato da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori AI di livello avanzato, ingegneri di machine learning e sviluppatori che desiderano ottimizzare DeepSeek modelli LLM per creare applicazioni AI specializzate su misura per industrie, domini o esigenze aziendali specifiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
- Preparare set di dati e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
- Affinare DeepSeek LLM per applicazioni specifiche del settore.
- Ottimizzare e distribuire modelli ottimizzati in modo efficiente.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreQuesto corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio-avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per addestrare in modo efficiente modelli grandi su specifiche attività e personalizzazioni.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per LLM (Large Language Models).
- Mettere in pratica QLoRA nell'addestramento di modelli linguistici grandi per applicazioni specifiche del settore.
- Ottimizzare le prestazioni dell'addestramento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
- Deployare e valutare modelli addestrati in applicazioni reali in modo efficiente.
Ulteriori Informazioni...
Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)
21 oreQuesta formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa e competenze pratiche sia in Large Language Models (LLMs) che in Reinforcement Learning (RL).
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i componenti e le funzionalità dei modelli di trasformatori.
- Ottimizza e ottimizza gli LLM per attività e applicazioni specifiche.
- Comprendere i principi e le metodologie fondamentali dell'apprendimento per rinforzo.
- Scopri come le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.
Ulteriori Informazioni...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecniche per l'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni per una messa a punto conveniente in scenari del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide della messa a punto di modelli di grandi dimensioni.
- Applicare tecniche di training distribuite a modelli di grandi dimensioni.
- Sfrutta la quantizzazione e l'eliminazione dei modelli per l'efficienza.
- Ottimizza l'utilizzo dell'hardware per le attività di messa a punto.
- Distribuisci modelli ottimizzati in modo efficace negli ambienti di produzione.
Ulteriori Informazioni...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano sfruttare la potenza dell'ingegneria rapida e dell'apprendimento a pochi colpi per ottimizzare le prestazioni LLM per le applicazioni del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i principi dell'ingegneria rapida e dell'apprendimento a pochi colpi.
- Progetta prompt efficaci per varie attività di NLP.
- Sfrutta le tecniche a pochi colpi per adattare gli LLM con dati minimi.
- Ottimizza le prestazioni LLM per applicazioni pratiche.
Ulteriori Informazioni...
Introduction to Transfer Learning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello principiante e intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di apprendimento di trasferimento per migliorare l'efficienza e le prestazioni nei progetti di intelligenza artificiale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi del transfer learning.
- Esplora i modelli pre-addestrati più diffusi e le relative applicazioni.
- Esegui l'ottimizzazione di modelli pre-addestrati per attività personalizzate.
- Applica il transfer learning per risolvere problemi del mondo reale in PNL e visione artificiale.
Ulteriori Informazioni...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano affinare le proprie competenze nella diagnosi e nella risoluzione di problemi di messa a punto per i modelli di apprendimento automatico.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Diagnostica problemi come l'overfitting, l'underfitting e lo squilibrio dei dati.
- Implementare strategie per migliorare la convergenza dei modelli.
- Ottimizza l'ottimizzazione delle pipeline per ottenere prestazioni migliori.
- Esegui il debug dei processi di formazione utilizzando strumenti e tecniche pratiche.
Ulteriori Informazioni...
